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Questions d'éthique et de déontologie en criminologie : Dossier de lecture

2019· other· fr· W6996128984 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueORBi (University of Liège) · 2019
Typeother
Languagefr
FieldMedicine
TopicLong-Term Effects of COVID-19
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIdentity (music)Context (archaeology)Civil codeDigital humanities
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce dossier constitue un support de cours pour le séminaire Questions d’éthique et de déontologie en criminologie dans le cadre du Master en Criminologie (Bloc 2). Il est organisé en trois parties qui traduisent une logique d’apprentissage progressive allant de la définition des concepts à l’examen de situations professionnelles concrètes. La première partie propose une clarification des termes souvent confondus que sont l’éthique, la morale, le droit et la déontologie. Cette distinction vise à poser les bases d’une réflexion sur les normes encadrant l’action du criminologue. Il s’agit notamment de montrer que la déontologie n’est pas une norme universelle, mais une construction contextuelle, relative à une profession et à ses contraintes. La deuxième partie présente le Code de déontologie des criminologues du Québec. Ce document est utilisé ici comme support d’analyse pour identifier les obligations spécifiques qui s’imposent aux professionnels de la criminologie : devoirs envers le client, respect de l’intégrité, gestion du secret professionnel, indépendance, etc. Le code illustre les tensions entre exigences déontologiques et réalités de terrain. Enfin, la troisième partie élargit la réflexion à d’autres secteurs professionnels, notamment le secteur psycho-médico-social. Les textes de Bollette et Nouwynck mettent en évidence la complexité du secret professionnel dans des contextes où les intervenants agissent à la frontière entre soin, aide et contrôle judiciaire. Ce dossier a été choisi parce qu’il articule clairement les enjeux conceptuels et pratiques de la déontologie en criminologie. Sa structure suit la logique du cours : partir des définitions fondamentales pour aboutir à une lecture critique des obligations professionnelles dans des contextes institutionnels spécifiques.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.065
Threshold uncertainty score0.197

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0050.015
Scholarly communication0.0100.008
Open science0.0020.004
Research integrity0.0050.009
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.005

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.298
Teacher spread0.274 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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